二维随机变量的实例
答：例如一种产品分为一等品（A1），二等品（A2），三等品（A3）和不合格品（A4），比率分别为0.15，0.70，0.10，0.05。则从该产产品种抽出N个（这N个为一个一个的独立抽出，且N远远小于总的数量），分别以X1~X4记为N个产品中一等品，二等品，三等品和不合格的个数，则可以X=（X1,……X4...
答：一般而言二维随机变量，互不相关与相互独立并不等价，但也有例外，比如二维正态随机变量，互不相关与相互独立就是等价的。由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质，使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领域的许多方面都有着重大的影响力。比如图像处理中最常用的滤波器类型为Gaussian滤波器（也就是所谓的正...
答：=0.5 二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。
答：随机变量(X,Y)~N(0,1;0,4;ρ)，则DX=1,DY=4，D(2X-Y)=4DX+DY-4ρ√(DX)√(DY)=1，即4+4-8ρ=1，所以ρ=-1/2。二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体...
答：说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立 X/Y<0，即X与Y反号 所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5 =0.5 二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个...
答：^^设随机变量（X,Y)具有概率密度f(x,y)=1/8(x+y),0<x,y<2,求E(X),cov(X,Y),ρXY f(x)=1/4*(x+1),0<x<2 f(y)=1/4*(y+1),0<y<2 EX=∫zhixf(x)dx=7/6 EY=∫yf(y)dy=7/6 EX^dao2=∫x^2f(x)dx=5/3 EY^2=∫y^2f(y)dy=5/3 DX=EX^2-(EX)^2...
答：例如，子弹着点的位置需要两个坐标，即构成一个二维随机变量。对于需要n个随机变量描述的情况，这些变量组合成一个n维随机向量。描述随机向量的取值规律，需要使用联合分布函数。每个随机变量的分布函数，被称为边缘分布函数。如果联合分布函数等于各个边缘分布函数的乘积，那么这些随机变量就被认为是相互独立的...
答：实例 比如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量，k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数√20……因而k是离散型随机变量。再比如，掷一个骰子，令X为掷出的结果，则只会有1,2,3,4,5,6这六种结果，而掷出3.3333是不可能的。因而X也是离散型随机变量...
答：将二维分布函数求混合二阶偏导,就得到密度函数.如下图：
答：根据定义，X的边缘分布函数FX(x)=lim(y→∞)F(X,Y)=lim(y→∞)[1-e^(-4x)][1-e^(-2y)]=1-e^(-4x)，x>0、FX(x)=0,x为其它。同理，Y的边缘分布函数FY(y)=lim(x→∞)F(X,Y)=lim(x→∞)[1-e^(-4x)][1-e^(-2y)]=1-e^(-2y)，y>0、FY(y)=0,y为其它。又...
网友评论：
居柳15920674140：
二维随机变量举个例子 -
10590费贵
： 就是二维呗 有啥不能理解的 炮弹落在地上的坐标 抽取一个学生他的身高体重 湿度 气压等对温度的影响 是用来探究随机变量之间的某种特殊关系 需要把这些单个因素联系起来 探究关系 而不是抽出单个体因素 跟坐标类似
居柳15920674140：
二维随机变量例题详解 -
10590费贵
： (1)x的边缘分布律P(X=0)=1/3+1/4=7/12 P(X=2)=5/12 y的边缘分布律P(Y=-2)=1/3+1/4=7/12 P(Y=0)=1/4+1/6=5/12 (2) P(x=0,y=0)=1/4 而P(x=0)*P(y=0)=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 (3)P(x+y=0)=P(x=0,y=0)+P(x=2,y=-2)=1/4+1/4=1/2
居柳15920674140：
用定义和例子解释统计学里面的随机变量是什么? -
10590费贵
： 表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例.
居柳15920674140：
设二维随机变量(X,Y)~N(4,9;1,4;0.5),求cov(X,Y),D(X+Y) -
10590费贵
： (X,Y)~N(4,9;1,4;0.5)则EX=4,EY=9,DX=1,DY=4,ρ=0.5 所以cov(X,Y)=ρ√DX√DY=0.5*1*2=1 D(X+Y)=DX+DY+2cov(X,Y)=1+4+2*1=7 扩展资料 随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但...
居柳15920674140：
如何理解随机变量 -
10590费贵
：[答案]表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例. 一个随机试验的...
居柳15920674140：
随机变量是什么 -
10590费贵
： 随机变量:在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量. 例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数就是随机变量
居柳15920674140：
二维随机变量 -
10590费贵
： 有了联合分布律,要想求期望,就要分别求出X的边际分布和XY的分布. 因为X的边际分布是:X 0 1 2P 0.4 0.3 0.3 所以E(X)=0*0.4+1*0.3+2*0.3=0.9. 对于XY,要分别讨论X,Y的取值.因为X=0,1,2, Y=1,2, 所以XY的可能值为0,1,2,4. 因此其分布律为:XY 0 1 2 4P 0.4 0.2 0.2 0.2 所以E(XY)=0*0.4+1*0.2+2*0.2+4*0.2=1.4
居柳15920674140：
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=1,0
居柳15920674140：
简述随机变量与随机事件的关系. -
10590费贵
： 在一次试验中可能出现也可能不出现的事件称为随机事件; 在一次试验中出现结果的不确定性称为随机变量.表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间...
居柳15920674140：
设二维随机变量(X,Y)的分布列为如下表, -
10590费贵
：[答案] X的边缘分布:p(X=0)=P(X=0,Y=-1)+P(X=0,Y=0)=1/3+1/4=7/12 p(X=1)=P(X=1,Y=-1)+P(X=1,Y=0)=1/4+1/6=5/12 2 y的边缘分布:p(Y=-1)=P(X=0,Y=-1)+P(X=1,Y=-1)=1/3+1/4=7/12 p(Y=0)=P(X=0,Y=0)+P(X=1,Y=0)=1/4+1/6=5/12 3 P(X=0,Y=-1)不等于p(X=0...
